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傳統(tǒng)的船舶載重獲取方法多基于人工查表、經(jīng)驗計算和回歸分析，這些方法操作麻煩，自動化水平較低，計算過程充斥著大量經(jīng)驗數(shù)值和統(tǒng)計公式，而一些統(tǒng)計公式和經(jīng)驗數(shù)值隨著船型的變化已經(jīng)過時，需要及時更新。目前，獲取全球船舶動態(tài)載重是一項困難的工作。文中提出基于船舶自動識別系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船舶載重預(yù)測方法，該方法分析了船舶長度、寬度、吃水深度、船舶類型與船舶載重的數(shù)學(xué)關(guān)系，建立了 Adam-dropout優(yōu)仳的多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，確定了船舶載重預(yù)測的最佳輸入組合;同時，還探究了該方法適用的船舶類型。實驗結(jié)果表眀，ANN的輸λ為船舶長度、寬度、吃水深度、船舶類型時，預(yù)測效果最妤，MAPE誤差為7.63%，最小APE誤差可達(dá)0.05%;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層數(shù)為4、神經(jīng)元個數(shù)為11時，預(yù)測結(jié)果最優(yōu);該方法適用于原油船、散貨船、化學(xué)品船、集裝箱船、液化夭然氣船、液化石油氣船、成品油船、雜貨船、冷凍船，預(yù)測MAPE誤差均在15%以內(nèi)。
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